Làm sao để chống lại ngụy khoa học?

Bạn đọc báo và thấy tin một số em bé bị bệnh X sau khi tiêm vắc-xin X, tiếp theo đó là hàng loạt bình luận của cư dân mạng kể về sự nguy hiểm của vắc-xin cũng như hàng loạt câu chuyện về "cháu tôi", "con bạn tôi", "con bà hàng xóm" bị bệnh X sau khi tiêm vắc-xin X. Bạn dù sao cũng là người ham tìm hiểu, bạn lên tìm thông tin về vắc-xin X và thấy các nhà khoa học bảo rằng: "Tiêm vắc-xin X lần đầu sẽ giúp tăng khả năng kháng bệnh lên 92%, tiêm nhắc lại sẽ đẩy khả năng kháng bệnh lên đến 98%." Khả năng kháng bệnh lên đến 98% mà sao nhiều người lại bị bệnh như thế? Hay là các nhà khoa học đã nói dối? Vắc-xin chỉ là trò lừa bịp? 

Bạn cảm thấy hoang mang? Bạn đừng lo, có hàng triệu người trên thế giới này cũng hoang mang như bạn. Nhưng tuy cùng hoang mang một vấn đề, không phải ai cũng có hành động giống nhau. Có những người tập trung lại lập ra các tổ chức truyền thông đả kích vắc-xin, họ nhất quyết không cho con đi tiêm vắc-xin. Có người thì gạt bỏ sự hoang mang bằng niềm tin vững chắc vào các nhà khoa học. 

Nhưng cách tốt nhất là gì? 10 điểm nếu bạn nói rằng cách tốt nhất là học cách đọc những con số.

Ở trên các phương tiện truyền thông hiện nay đầy rẫy các bài báo ngụy khoa học làm lung lạc niềm tin của chúng ta vào cuộc sống cũng như khiến chúng ta đi theo những lối sống gây hại cho mình lẫn cộng đồng chung quanh. Ngụy khoa học, hay còn gọi là giả khoa học, là tập hợp những niềm tin cũng như loại hình kiến thức hay quy trình mà không đúng theo các nguyên tắc khoa học và không được cộng đồng khoa học công nhận. 

Ngụy khoa học càng trở nên phổ biến với sự trỗi lên của Tổng thống Trump, người tin rằng sự ấm lên toàn cầu hiện nay là câu truyện bịp bợm của người Trung Quốc sáng tạo ra để lừa thế giới. Ông rút nước Mỹ khỏi Hiệp Ước Chống Biến Đổi Khí Hậu Toàn Cầu Paris vì ông đơn giản là không tin vào vấn đề đó. Ông không cần chứng minh, vì đã có hàng triệu người ủng hộ ông đi tìm bằng chứng khoa học để chứng minh ông đúng, và lan truyền những thông tin đó đi khắp nơi. 

Để chống lại ngụy khoa học cũng như những thông tin sai lệch đó, bạn phải tìm hiểu về khoa học cũng như biết cơ bản về khoa học. Và đặc biệt bạn cần biết Toán, phải học sâu một chút để hiểu rằng mình biết gì và không biết gì.

Jack Fraser, người đang học Thạc Sĩ Vật Lý ở Đại học Oxford, Vương Quốc Anh, chia sẻ rằng kỹ năng mà các nhà toán học và khoa học cần có là khả năng nhận biết được ý tưởng nào là rác.

Khi anh được yêu cầu tóm tắt về ngành học của mình trong một câu, đó là câu ông dùng.

Theo anh, nghiên cứu khoa học là hành động cố gắng chứng minh rằng mình đang sai. Thầy của anh hay nói với các nghiên cứu sinh của mình mỗi khi họ "nảy ra một ý tưởng cách mạng" trong đầu rằng:

Và đó là điều cốt lõi trong việc nghiên cứu khoa học. Các nhà khoa học không phải là một đám nịnh hót, vỗ vai nhau và khen ý tưởng của nhau - mỗi nhà khoa học đều đang cố gắng tiêu diệt thành quả nghiên cứu của người khác (tất nhiên là họ sẽ không nói như thế, họ sẽ bảo rằng họ đang kiểm tra lại công trình nghiên cứu của người kia).

Và thứ công cụ thần thánh nào giúp họ kiểm tra được rằng liệu một ý tưởng nào đó có thực sự là "cách mạng"?

Toán.

Một lý thuyết hoàn toàn là vô nghĩa nếu nó không có:

-Không dựa trên một lý thuyết toán học.

-Không có một mô hình toán học xây dựng nên từ quan sát thực tế.

Toán là thứ để các nhà khoa học diễn đạt ý tưởng của mình. Ngôn ngữ chúng ta dùng hằng ngày không hề rõ nghĩa và chặt chẽ. Toán là thứ chỉ đi theo đúng một dòng chảy: dòng chảy logic.

Có thứ gì còn tốt hơn là logic để giúp xây dựng nên mô hình cấu trúc của vũ trụ?

Ngụy khoa học nổi lên khi các nhà khoa học cố gắng viết những cuốn sách dễ hiểu nhằm đưa khoa học đến với công chúng. Tiếp đó là sự bùng nổ của mạng xã hội, nơi những người không biết về khoa học có thể thoải mái "xây dựng lý thuyết" của riêng mình về mọi thứ, về cuộc sống, về môi trường, về vật lý, toán học. 

Có vô vàn người sau khi đọc xong Lược Sử Thời Gian của Stephen Hawking hay sách về vũ trụ của Trịnh Xuân Thuận và tin rằng mình đã nắm rõ khoa học. 

Có vô vàn những người đọc sách của Hayek hay Milton Friedman và tin rằng họ hiểu nền kinh tế toàn cầu vận hành như thế nào.

Có hàng triệu người đọc sách của Marx và họ tin rằng quy luật của xã hội là gì, tương lai nhân loại ra sao.

Đây là quyển sách Tư Bản và Tự Do nổi tiếng của John Milton Friedman:

Đây là bên trong quyển sách:

Nguyên quyển sách đó hầu như không có một phương trình kinh tế học hay bảng dữ liệu. Quyển sách viết về kinh tế tư bản nhưng không hề có một phương trình về giá, về lạm phát, về thuế, về chính sách chính trị, về lãi suất. Nó khiến cho nhiều người tin rằng họ chỉ cần hiểu được logic của Friedman là họ đã nắm được bí mật của vũ trụ. Và họ tin rằng họ chỉ cần dựa trên logic đó để có thể suy ra quy luật hoạt động của mọi yếu tố trong nền kinh tế.

Sai. Hoàn toàn sai.

Nghiên cứu không phải là như vậy. Nghiên cứu không phải là vô Google và gõ "Bằng chứng cho thấy biến đổi khí hậu toàn cầu là trò lừa gạt". Nghiên cứu là đọc dữ liệu, xử lý dữ liệu và từ dữ liệu rút ra mô hình toán học.

Friedman dùng rất rất rất nhiều toán để nghiên cứu chứ không phải chỉ ngồi nhâm nhi cafe mà viết ra được một quyển sách dày 200 trang. Kinh tế học luôn gắn liền với toán. Ví dụ như Quy Tắc Taylor. Quy tắc này nghe thật đơn giản: 

Nhưng đây là phương trình hệ quả của quy tắc này khi áp dụng thực tế:

Còn đây là phương pháp Kiểm Chứng Friedman do John Milton Friedman tìm ra. 

Tóm tắt lại, đây là những điều khiến John Milton Friedman trở nên vĩ đại:
1. Ông có một lý thuyết về nền kinh tế.

2. Ông dùng toán để chứng minh lý thuyết đó đúng.

3. Ông công bố nghiên cứu của mình và để cho mọi người vô soi xét và vùi dập nó. 

Và bước 2 là bước khó nhất.

Do chúng ta không phải ai cũng có trình độ toán cao để hiểu được các bài nghiên cứu của các nhà khoa học nên chúng ta thường gửi gắm niềm tin vào họ. Nhưng nếu bạn vẫn muốn tìm hiểu sâu vào khoa học thì bạn nên nâng cao trình độ toán của mình để có thể hiểu được các nhà khoa học đang nói gì. Khi bạn đã có được tư duy toán học rồi bạn sẽ không còn nhìn sự việc như trước nữa.

Hãy cùng tìm hiểu câu chuyện có thật sau.

Trong Thế Chiến Thứ Hai, có rất nhiều máy bay chiến đấu của Hoa Kỳ quay trở về với hàng đống lỗ đạn trên thân. Một trong những điều thú vị mà người ta quan sát được đó là các lỗ đạn thường tập trung vào các điểm khác nhau trên thân máy bay. Vài máy bay thì bị trúng đạn chủ yếu ở động cơ, vài chiếc khác thì ở giữa thân.

Phía quân đội nhìn thấy đây là cơ hội để nâng cao tính hiệu quả trong sản xuất máy bay. Họ nhận ra rằng nếu họ có thể tập trung vào chế tạo giáp để bảo vệ khu vực trên máy bay dễ bị bắn trúng nhất và hay bị phá hoại nghiêm trọng nhất, họ sẽ không chỉ cứu được máy bay mà còn tiết kiệm được nguyên vật liệu vì họ có thể bỏ bớt giáp ở phần ít quan trọng. Phía quân đội mới tìm đến Abraham Wald và một vài nhà nghiên cứu xác suất thống kê khác và cho họ xem dữ liệu về các máy bay sống sót cũng như mật độ trúng đạn ở từng khu vực trên máy bay:

(Ở bên Mỹ họ dùng hệ thống đo lường thước - foot/feet)

Dựa vào dữ liệu trên, theo bạn thì phía quân đội nên tăng cường giáp ở phần nào? Nếu bạn chọn là phần thân chính như đa số mọi người thì bạn đã sai.

Câu trả lời chính xác là phần động cơ. Với trí óc nhanh nhạy, Wald đã nhận ra rằng dữ liệu mà ông được cho không phải là đại diện cho toàn bộ số máy bay tham chiến của quân đội. Dữ liệu của ông chỉ là dựa trên các máy bay sống sót trở về, trong khi một dữ liệu tốt phải bao gồm tất cả các máy bay tham chiến. Do đó ông suy đoán lý do mà phần động cơ được ghi nhận trúng ít đạn hơn là vì đa số các máy bay trúng đạn ở động cơ đều không quay về được. Và việc có rất nhiều máy bay sống sót trở về sau khi ăn đạn rất nhiều vào phần thân là bằng chứng vững chắc cho thấy máy bay có thể chịu được hư tổn ở phần thân.

Wald nhìn vào dữ liệu và rút ra hai kết luận sau:

Hoặc là do yếu tố ngẫu nhiên, đạn bay trúng nhiều phần khác của máy bay hơn là vào động cơ. Hoặc là động cơ là điểm yếu nhất của máy bay.

Và không quá khó khăn để chúng ta thấy rằng giải thích thứ hai thì hợp lý hơn nhiều và sau khi quân đội nghe theo lời khuyên của Wald, họ đã cứu được rất nhiều máy bay. 

Như vậy chúng ta rút ra được bài học gì từ câu chuyện trên? Đó là nếu chúng ta không hiểu được những con số và bối cảnh của nó, chúng ta sẽ rất dễ dàng hiểu sai vấn đề và bị người khác đánh lừa.

Quay lại chuyện vắc-xin, những con số 92% hay 98% không phải là thể hiện sức đề kháng của chúng ta mạnh lên bao nhiêu. 92% hay 98% cũng không không phải là tỷ lệ người không mắc bệnh nếu quần thể đã tiêm vaccine. Con số đó cho thấy số bệnh nhân sau khi tiêm phòng và từ đó ta có thể so sánh với số trẻ mắc bệnh khi không tiêm phòng. Giả sử cả nước Việt Nam có 1 triệu trẻ đi tiêm vắc-xin X. 

A1 = tỉ lệ mắc bệnh ở những người không tiêm phòng. 

A2 = tỉ lệ mắc bệnh ở những người đã tiêm phòng. 

Hiệu quả vaccine = (A1 - A2) / A2. 

Giả sử có 2 triệu trẻ. 1 triệu trẻ đã tiêm. 1 tr trẻ không tiêm. Tỷ lệ mắc bệnh ở 1tr trẻ không tiêm là 0.5 (A1). Tỷ lệ mắc bệnh ở 1tr trẻ đã tiêm là 0.01 (A2). 

Thì ta có: hiệu quả vaccine = (0.5 - 0.01)/0.01 = 0.98 (98%) --> trong 1 triệu trẻ đã tiêm chỉ có 10000 mắc bênh khi tỉ lệ mắc bệnh khi ko tiêm là 0.5.

Ngoài ra ngay cả khi tiêm rồi thì vẫn có 10,000 trẻ có thể bị mắc bệnh (0.01 của 1 triệu). Tức vắc-xin không có tác dụng ngăn ngừa bệnh tuyệt đối trên mọi trẻ.

Chỉ cần 0.01% - tức 100 trẻ - trong số đó được lên báo thôi là lập tức truyền thông và dư luận sẽ đả kích kịch liệt Bộ Y Tế, các bác sĩ cũng như thổi phồng lên tác hại của vắc-xin. Chuyện đó đã từng xảy ra khi các bà mẹ do sợ hãi sau khi đọc tin về tai biến khi tiêm vắc-xin sởi, đã không cho con đi tiêm vào năm 2014. Hậu quả là ở khắp nơi bùng lên dịch sởi, làm 21600 người nhiễm bệnh và 142 người tử vong, trong đó có rất nhiều trẻ em.

Dịch sởi Việt Nam năm 2014

Nếu bạn không hiểu những con số, bạn rất dễ bị lường gạt. Ví dụ như đây là một video khá nổi trên Youtube và đã được dịch qua tiếng Việt.

Trong video, người làm sẽ tung ra rất nhiều số liệu để thuyết phục bạn tin rằng xe điện có hại cho môi trường nhiều hơn xe chạy xăng và có hại cho nền kinh tế Hoa Kỳ. Số liệu đó đều lấy từ nguồn chính thống nhưng câu hỏi bạn phải đặt ra là bối cảnh của số liệu đó. Nếu một người chỉ lấy một số liệu mà bỏ qua ngữ cảnh và cố gắng thuyết phục bạn tin người đó, thì người đó chỉ là một kẻ ngờ nghệch không rõ mình đang làm gì hoặc chỉ là đang muốn lợi dụng bạn. 

Để làm rõ hơn vấn đề này hãy quay trở lại vắc-xin. Thủy ngân là một chất cực độc và nó có trong vắc-xin được tiêm vào cơ thể bạn và con bạn. Những người chống vắc-xin sẽ dùng thông tin đó để thuyết phục bạn rằng bọn y sĩ đang cố đầu độc bạn để bán thuốc trị bệnh cho bạn. Nhưng cái họ không nói với bạn rằng có bao nhiêu thủy ngân nằm trong vắc-xin? Một thứ độc hay không độc phụ thuộc vào hàm lượng của nó. Ví dụ như bản thân quả chuối là vật phóng xạ, khi bạn ăn chuối là bạn đã nhiễm phóng xạ. Nhưng phải ăn bao nhiêu quả chuối trong bao lâu để bạn bị nhiễm phóng xạ ở mức nguy hiểm chết người? Đáp án ở cuối bài nhé ;)

Tương tự như vậy với xe điện. Trong một bài báo trích dẫn nghiên cứu đàng hoàng về xe điện, cụ thể là xe Tesla trên báo Wired, các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng lợi ích sử dụng xe điện bây giờ nhỏ là vì số lượng sử dụng rất nhỏ. Rõ ràng đây là thứ trong video trên không nói cho bạn biết. Khi càng có nhiều người sử dụng xe điện thì lợi ích môi trường của nó càng tăng thêm nhiều hơn. Và ngay cả bây giờ dù lợi ích xe điện rất nhỏ, nó vẫn hơn nhiều so với xe truyền thống ngay cả khi tính việc sản xuất pin cho xe. 

Đọc chi tiết bài báo tại đây:

Chúng ta nên lựa các nguồn thông tin đáng tin cậy, các báo cáo khoa học đã được kiểm chứng để đọc thông tin. Nếu một người chỉ đọc thông tin rác, dần rồi trong đầu người đó sẽ toàn rác.

Không chỉ chọn lọc nguồn thông tin để đọc, chúng ta cũng cần phải nâng cao trình độ tư duy của mình lên. Mình thấy rằng xã hội cần khuyến khích đọc sách về tư duy, sách khoa học, tìm hiểu khoa học cũng như học hiểu xác suất thống kê để có thể chống lại trào lưu ngụy khoa học hiện nay. Trào lưu này khoác vẻ bề ngoài rất là hấp dẫn, đó là trào lưu "chống lại giới thượng lưu và nhà giàu", những kẻ dùng khoa học giả tạo để lừa đám đông. Trong khi thực chất đám đông đó đa số là những người không hiểu biết về xã hội cũng như khoa học, bằng chút vốn tiếng Anh và công cụ Google, họ tự vẽ ra lý thuyết của riêng mình và rồi cho rằng mình nhất thiên hạ và lôi kéo mọi người theo. 

Ở Việt Nam hiện nay mình không rõ là có bao nhiêu sách dạy tư duy, các sách dạy tư duy mình đã có giới thiệu ở các bài trước. Có bạn nào biết sách hay thì có thể giới thiệu với mọi người. Còn bạn nào có vốn tiếng Anh tốt có thể lên Coursera học về Mô hình tư duy (Thinking Models) hay Udemy để học về Xác Suất Thống Kê cũng như là các cách xử lý dữ liệu với R, Python và SQL.

________________

Đáp án cho việc ăn chuối: nếu bạn ăn 10 triệu quả chuối liên tục thì bạn sẽ chết vì nhiễm phóng xạ!

________________
Bạn có thể đọc thêm các bài viết khác cùng chủ đề:

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Bài viết này mình có tham khảo nguồn trên Quora và các báo khác.